Dados em qualquer lugar
Pensando nos dispositivos inteligentes domésticos, você pode se perguntar: como um aplicativo de streaming sabe o que recomendar para você? Como é que o meu robô de limpeza sabe onde limpar? Bem, os dados desempenham um papel crucial. Esses dispositivos dependem de dados para operar de forma eficiente. Os dados são recolhidos para tornar a sua experiência mais personalizada e automatizada.
Dados são informações que são coletadas, armazenadas e usadas para vários fins. Pode vir de muitas formas, como texto, imagens e números. A IA utiliza dados para aprendizagem e raciocínio. Por exemplo, quando você assiste consistentemente a programas do mesmo gênero em um aplicativo de streaming, esses dados ajudam o modelo de IA a determinar o que recomendar a você em seguida.
No primeiro vídeo, você entenderá o que são dados e por que eles são essenciais para o avanço da IA.
Os dados permitem que a IA aprenda, se adapte e tome decisões informadas. No entanto, não se trata apenas da quantidade de dados disponíveis, mas também da qualidade. A eficácia dos modelos de IA está diretamente ligada à qualidade dos dados de treinamento.
No próximo vídeo, você descobrirá por que encontrar padrões nos dados é importante e como isso pode melhorar a experiência do usuário.
Os modelos de IA usam dados para identificar padrões. No centro deste processo estão algoritmos que analisam campos de dados, aprendendo com os padrões dentro dos dados para gerar modelos. Esses modelos são usados para fazer previsões ou decisões sobre novos dados. Esse processo é chamado de aprendizado de máquina.
A qualidade e a quantidade dos dados são cruciais. Dados de alta qualidade garantem que o modelo de IA possa aprender com precisão e fazer previsões confiáveis. Dados de baixa qualidade podem levar a resultados incorretos. Portanto, o pré-processamento de dados, que inclui a limpeza e organização de dados, é uma etapa essencial no processo de aprendizado de máquina.